使用 h2o 進行網格搜尋
既然你已經成功用 h2o 訓練出隨機森林模型,你也可以把同樣的概念套用到其他演算法,例如 Deep Learning。在這個練習中,你要套用網格搜尋(grid search)來調整模型。
請記住,梯度提升模型有 learn_rate 這個超參數,而深度學習模型則使用 rate 這個超參數。
h2o 函式庫已為你載入並完成初始化。
本練習屬於課程
R 的超參數調校
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼,體驗一下這個練習。
# Define hyperparameters
dl_params <- ___(___ = c(0.001, 0.005, 0.01))